国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,简称IAEA)发布的《Safety Classification of Structures,Systems and Components in Nuclear Power Plants》(No.SSG-30)从安全功能分类和设计预防措施两个维度出发,结合失效后果...国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,简称IAEA)发布的《Safety Classification of Structures,Systems and Components in Nuclear Power Plants》(No.SSG-30)从安全功能分类和设计预防措施两个维度出发,结合失效后果严重程度、物项类型等因素,为核电厂构筑物、系统和部件(SSCs)的安全分级提供了具有可操作性的方法论框架。本文基于SSG-30,对核电饱和式蒸汽发生器主要零部件的安全分级进行了研究,对其承压边界、内部构件及密封组件等关键部件进行了安全分级探讨,并根据防振条组件和套筒支承板的安全分级开展了力学评估分析。经分析,基于SSG-30的核电蒸汽发生器分级可为核电设备分级和力学评估提供参考,对于核电机组的安全运行水平具有重要的意义。展开更多
土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模...土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模型以其兼具简单性与准确性,成为全球应用最广泛的土壤侵蚀模型之一。在RUSLE模型的输入参数中,地形因子(LS因子)对土壤流失潜力的影响最为显著,而LS因子的输入数据和计算方法对最终RUSLE模型计算的质量会有直接影响。为此构建了中国区域30米分辨率LS因子数据集(LS_China)。本数据集采用开源工具SAGA(自动化地球科学分析系统)和GDAL(地理空间数据抽象库),基于公开的SRTM30米高程数据集(SRTMGL1)计算获得,覆盖整个中国区域。数据被组织成单独的栅格化图块,每个栅格化图块覆盖1°×1°的范围,以Geotiff格式存储。在大尺度范围的数据计算过程中,基于对数据的空间分解,采用邻域依赖的计算方法,同时采用多流算法,保证LS因子计算的准确性。在数据质量控制方面,通过变异系数(CV)验证并与同一区域的其他数据集进行比较。结果表明,LS_China数据集的变异系数为1.24,相较于其他数据集,其内部异质性较小,具备高质量和高可靠性。本数据集可用作各种尺度(地方、区域、国家)的任何土壤侵蚀评估的输入数据。展开更多
文摘国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,简称IAEA)发布的《Safety Classification of Structures,Systems and Components in Nuclear Power Plants》(No.SSG-30)从安全功能分类和设计预防措施两个维度出发,结合失效后果严重程度、物项类型等因素,为核电厂构筑物、系统和部件(SSCs)的安全分级提供了具有可操作性的方法论框架。本文基于SSG-30,对核电饱和式蒸汽发生器主要零部件的安全分级进行了研究,对其承压边界、内部构件及密封组件等关键部件进行了安全分级探讨,并根据防振条组件和套筒支承板的安全分级开展了力学评估分析。经分析,基于SSG-30的核电蒸汽发生器分级可为核电设备分级和力学评估提供参考,对于核电机组的安全运行水平具有重要的意义。
文摘土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模型以其兼具简单性与准确性,成为全球应用最广泛的土壤侵蚀模型之一。在RUSLE模型的输入参数中,地形因子(LS因子)对土壤流失潜力的影响最为显著,而LS因子的输入数据和计算方法对最终RUSLE模型计算的质量会有直接影响。为此构建了中国区域30米分辨率LS因子数据集(LS_China)。本数据集采用开源工具SAGA(自动化地球科学分析系统)和GDAL(地理空间数据抽象库),基于公开的SRTM30米高程数据集(SRTMGL1)计算获得,覆盖整个中国区域。数据被组织成单独的栅格化图块,每个栅格化图块覆盖1°×1°的范围,以Geotiff格式存储。在大尺度范围的数据计算过程中,基于对数据的空间分解,采用邻域依赖的计算方法,同时采用多流算法,保证LS因子计算的准确性。在数据质量控制方面,通过变异系数(CV)验证并与同一区域的其他数据集进行比较。结果表明,LS_China数据集的变异系数为1.24,相较于其他数据集,其内部异质性较小,具备高质量和高可靠性。本数据集可用作各种尺度(地方、区域、国家)的任何土壤侵蚀评估的输入数据。
